如何做好数据分析师的职业规划

数据分析作为最近火热的细分行业，越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时，大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级，最终走向团队管理外，未来数据分析师还有哪些职业成长空间，又需要提前做哪些方面的准备呢？笔者结合自己的工作经验给出一些看法。入数据分析这个行业有两个方向：业务与技术，可以选一个方向入门并逐步深入。专注于如何提高数据采集及运算速度，如何更有效的编写统计代码。近几年随着很多大公司ERP，CRM建设的完成，在BI与大数据方面投入资金加大，使得数据开发的薪资水涨船高，发展值得期待。最后，大多数企业并没有给数据人设置特定的岗位和职业晋升通道，有些岗位有些价值需要自己开拓，不给自己设限。

数据分析对于网站的重要性

SEO人员必须要对竞争对手的网站进行详细的分析，这样不仅可以了解到竞争对手的动态，还也可以发现自身网站的优劣势，并且加以利用，这样才能在激烈的竞争中脱颖而出。总之，SEO人员一定要经常对网站数据进行详细的分析，只有这样才能准确的了解到网站推广实际情况，同时也要根据网站数据，及时调整网站推广的策略，这样才有利于企业的发展。

常见用户行为分析模型解析（2）——用户留存分析模型

在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。本文主要介绍用户留存分析。

没有业务思维，数据分析只能是一堆废纸

在学习数据分析的过程中，我们可能经常只关注于数据本身，却忽略了数据背后的业务需求，常常是自己埋头苦干做出的分析结果，却被业务一句话给否掉：“你这个结果不符合业务逻辑！”比如领导让你分析一下最近业绩下降的原因，你分析了一大堆流量、客单量、留存等等数据，业务人员却看都不看，因为他觉得业绩下降可能就是销售的问题，你分析的数据根本毫无价值。这种情况该怎么办？其实让数据分析与业务结合，一直是业界公认的难题。在我看来最简单的办法就是培养业务思维，懂得用业务的思想去分析数据，了解业务到底需要什么，才能做出既符合业务逻辑、又有数据价值的分析结果。肯定不是，业务最关心的可能是成交客户的数量，也有可能是销售量，也有可能是转化率。

电商运营——数据分析维度及方向把控

既然不是专业的数据产品人员，我们不需要了解的太深，只需要关注最核心的一些内容，在明确数据分析之前，首先我们要明确电商产品的数据分析几大业务指标。我们进行一场活动，需要进行评估，活动注册了多少人，订单转换率是多少，支付率是多少，这里我们就需要一个分析方法。从我刚讲的基于事件分析，所以我们就可以定义一个事件，筛选时间，先定义事件（注册），再次定义事件，再次定义事件，我们可以得到一个转换率。这个方法，我们常用于转换率分析，也称漏斗分析。